相关面试题 ：

• 为什么要用缓存？
• 本地缓存应该怎么做？
• 为什么要有分布式缓存?/为什么不直接用本地缓存?
• 为什么要用多级缓存？
• 多级缓存适合哪些业务场景？

缓存的基本思想

很多同学只知道缓存可以提高系统性能以及减少请求相应时间，但是，不太清楚缓存的本质思想是什么。

缓存的基本思想其实很简单，就是我们非常熟悉的空间换时间。不要把缓存想的太高大上，虽然，它的确对系统的性能提升的性价比非常高。

其实，我们在学习使用缓存的时候，你会发现缓存的思想实际在操作系统或者其他地方都被大量用到。 比如 CPU Cache 缓存的是内存数据用于解决 CPU 处理速度和内存不匹配的问题，内存缓存的是硬盘数据用于解决硬盘访问速度过慢的问题。 再比如操作系统在 页表方案 基础之上引入了 快表 来加速虚拟地址到物理地址的转换。我们可以把快表理解为一种特殊的高速缓冲存储器（Cache）。

我们知道，缓存中的数据通常存储于内存中，因此访问速度非常快。为了避免内存中的数据在重启或者宕机之后丢失，很多缓存中间件会利用磁盘做持久化。

也就是说，缓存相比较于我们常用的关系型数据库（比如 MySQL）来说访问速度要快非常多。为了避免用户请求数据库中的数据速度过于缓慢，我们可以在数据库之上增加一层缓存。

除了能够提高访问速度之外，缓存支持的并发量也要更大，有了缓存之后，数据库的压力也会随之变小。

缓存的分类

本地缓存

什么是本地缓存?

这个实际在很多项目中用的蛮多，特别是单体架构的时候。数据量不大，并且没有分布式要求的话，使用本地缓存还是可以的。

本地缓存位于应用内部，其最大的优点是应用存在于同一个进程内部，请求本地缓存的速度非常快，不存在额外的网络开销。

常见的单体架构图如下，我们使用 Nginx 来做负载均衡，部署两个相同的应用到服务器，两个服务使用同一个数据库，并且使用的是本地缓存。

本地缓存的方案有哪些？

1、JDK 自带的 **HashMap** 和 **ConcurrentHashMap** 了。

ConcurrentHashMap 可以看作是线程安全版本的 HashMap ，两者都是存放 key/value 形式的键值对。但是，大部分场景来说不会使用这两者当做缓存，因为只提供了缓存的功能，并没有提供其他诸如过期时间之类的功能。一个稍微完善一点的缓存框架至少要提供：过期时间、淘汰机制、命中率统计这三点。

2、 **Ehcache** 、 **Guava Cache** 、 **Spring Cache** 这三者是使用的比较多的本地缓存框架。

• Ehcache 的话相比于其他两者更加重量。不过，相比于 Guava Cache 、 Spring Cache 来说， Ehcache 支持可以嵌入到 hibernate 和 mybatis 作为多级缓存，并且可以将缓存的数据持久化到本地磁盘中、同时也提供了集群方案（比较鸡肋，可忽略）。
• Guava Cache 和 Spring Cache 两者的话比较像。Guava 相比于 Spring Cache 的话使用的更多一点，它提供了 API 非常方便我们使用，同时也提供了设置缓存有效时间等功能。它的内部实现也比较干净，很多地方都和 ConcurrentHashMap 的思想有异曲同工之妙。
• 使用 Spring Cache 的注解实现缓存的话，代码会看着很干净和优雅，但是很容易出现问题比如缓存穿透、内存溢出。

3、后起之秀 Caffeine。

相比于 Guava 来说 Caffeine 在各个方面比如性能要更加优秀，一般建议使用其来替代 Guava 。并且， Guava 和 Caffeine 的使用方式很像！

本地缓存有什么痛点？

本地的缓存的优势非常明显：低依赖、轻量、简单、成本低。

但是，本地缓存存在下面这些缺陷：

• 本地缓存应用耦合，对分布式架构支持不友好，比如同一个相同的服务部署在多台机器上的时候，各个服务之间的缓存是无法共享的，因为本地缓存只在当前机器上有。
• 本地缓存容量受服务部署所在的机器限制明显。 如果当前系统服务所耗费的内存多，那么本地缓存可用的容量就很少。

分布式缓存

什么是分布式缓存？

我们可以把分布式缓存（Distributed Cache） 看作是一种内存数据库的服务，它的最终作用就是提供缓存数据的服务。

分布式缓存脱离于应用独立存在，多个应用可直接的共同使用同一个分布式缓存服务。

如下图所示，就是一个简单的使用分布式缓存的架构图。我们使用 Nginx 来做负载均衡，部署两个相同的应用到服务器，两个服务使用同一个数据库和缓存。

使用分布式缓存之后，缓存服务可以部署在一台单独的服务器上，即使同一个相同的服务部署在多台机器上，也是使用的同一份缓存。 并且，单独的分布式缓存服务的性能、容量和提供的功能都要更加强大。

软件系统设计中没有银弹，往往任何技术的引入都像是把双刃剑。 你使用的方式得当，就能为系统带来很大的收益。否则，只是费了精力不讨好。

简单来说，为系统引入分布式缓存之后往往会带来下面这些问题：

• 系统复杂性增加 ：引入缓存之后，你要维护缓存和数据库的数据一致性、维护热点缓存、保证缓存服务的高可用等等。
• 系统开发成本往往会增加 ：引入缓存意味着系统需要一个单独的缓存服务，这是需要花费相应的成本的，并且这个成本还是很贵的，毕竟耗费的是宝贵的内存。

分布式缓存的方案有哪些？

分布式缓存的话，比较老牌同时也是使用的比较多的还是 Memcached 和 Redis。不过，现在基本没有看过还有项目使用 Memcached 来做缓存，都是直接用 Redis。

Memcached 是分布式缓存最开始兴起的那会，比较常用的。后来，随着 Redis 的发展，大家慢慢都转而使用更加强大的 Redis 了。

另外，腾讯也开源了一款类似于 Redis 的分布式高性能 KV 存储数据库，基于知名的开源项目 RocksDB 作为存储引擎 ，100% 兼容 Redis 协议和 Redis4.0 所有数据模型，名为 Tendis。

关于 Redis 和 Tendis 的对比，腾讯官方曾经发过一篇文章：Redis vs Tendis：冷热混合存储版架构揭秘 ，可以简单参考一下。

从这个项目的 Github 提交记录可以看出，Tendis 开源版几乎已经没有被维护更新了，加上其关注度并不高，使用的公司也比较少。因此，不建议你使用 Tendis 来实现分布式缓存。

多级缓存

我们这里只来简单聊聊 本地缓存 + 分布式缓存 的多级缓存方案，这也是最常用的多级缓存实现方式。

这个时候估计有很多小伙伴就会问了：既然用了分布式缓存，为什么还要用本地缓存呢？ 。

本地缓存和分布式缓存虽然都属于缓存，但本地缓存的访问速度要远大于分布式缓存，这是因为访问本地缓存不存在额外的网络开销，我们在上面也提到了。

不过，一般情况下，我们也是不建议使用多级缓存的，这会增加维护负担（比如你需要保证一级缓存和二级缓存的数据一致性）。而且，其实际带来的提升效果对于绝大部分业务场景来说其实并不是很大。

这里简单总结一下适合多级缓存的两种业务场景：

• 缓存的数据不会频繁修改，比较稳定；
• 数据访问量特别大比如秒杀场景。

多级缓存方案中，第一级缓存（L1）使用本地内存（比如 Caffeine)），第二级缓存（L2）使用分布式缓存（比如 Redis）。

读取缓存数据的时候，我们先从 L1 中读取，读取不到的时候再去 L2 读取。这样可以降低 L2 的压力，减少 L2 的读次数。如果 L2也没有此数据的话，再去数据库查询，数据查询成功后再将数据写入到 L1 和 L2 中。

J2Cache 就是一个基于本地内存和分布式缓存的两级 Java 缓存框架，感兴趣的同学可以研究一下。